Extraire des données depuis des bases SQL
Les bases de données SQL comptent parmi les outils de stockage de données les plus utilisés au monde. De nombreuses entreprises disposent d'équipes entières chargées de créer et de maintenir ces bases, qui stockent généralement des données essentielles aux opérations quotidiennes. Ces bases SQL servent fréquemment de systèmes sources pour un large éventail de pipelines de données.
Pour cet exercice, pandas a été importé sous l'alias pd. Bonne chance !
Cet exercice fait partie du cours
<cours>ETL et ELT en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Mettez à jour l'URI de connexion pour créer, avec
sqlalchemy, un moteur de connexion à la basesales. - Interrogez toutes les lignes et toutes les colonnes de la table
saleset affichez les résultats.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
import sqlalchemy
# Create a connection to the sales database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")
# Query the sales table
raw_sales_data = pd.____("____", db_engine)
print(raw_sales_data)